3D科学谷洞察

“首件即合格”，数据与算法的驱动的智能化增材制造方式正在掀起3D打印行业的自我革命，是增材制造走向智能制造的跨时代金矿与赋能工具。”

 金属增材制造的
     多物理场物质点有限元法

李明健,陈嘉伟,廉艳平
北京理工大学先进结构技术研究院

金属增材制造过程涉及复杂的热-流-固强耦合问题，对数值模拟算法的精度和效率提出了巨大的挑战。针对该问题，本文提出了多物理场物质点有限元法。该方法采用结构化背景网格、有限单元和物质点离散求解各物理场，通过分区求解和界面耦合的方式实现热-流-固耦合求解。对于潜在熔化区域和未发生熔化的区域，分别采用物质点和有限元离散，结合了两者在求解材料特大变形和小变形问题上的各自优势，能够在保证计算精度的前提下有效提升计算效率。数值算例表明了本文算法的热-流-固多场耦合计算精度、相比于已有算法的高效性以及物质点和有限元离散区域界面处温度和应力的连续性。本文工作为金属增材制造过程多物理场耦合问题提供了一种高效的数值模拟方法。

 冷喷涂中氧化物影响的物质点法模拟

陈聪,苏浩,刘岩
清华大学航天航空学院

冷喷涂利用冲击载荷下材料的塑性变形实现金属间的固态结合，在表面修复、特殊材料制备和增材制造等工程应用方面具有重要意义。原材料表面的氧化物是影响冷喷涂中材料结合效率和粘接强度的重要因素之一。本文采用物质点法研究了颗粒及基底表面氧化物对粘接过程的影响。通过分析界面处氧化物的残留情况，借助定义的颗粒内极端塑性变形区的体积比，给出了不同冲击速度下颗粒和基底氧化物对接触面积和塑性变形程度的影响规律。当氧化物存在时，提高颗粒的冲击速度能够同时增加新鲜的金属表面和塑性变形。

 金属增材制造的
     多物理场物质点有限元法

李明健,陈嘉伟,廉艳平
北京理工大学先进结构技术研究院

金属增材制造过程涉及复杂的热-流-固强耦合问题，对数值模拟算法的精度和效率提出了巨大的挑战。针对该问题，本文提出了多物理场物质点有限元法。该方法采用结构化背景网格、有限单元和物质点离散求解各物理场，通过分区求解和界面耦合的方式实现热-流-固耦合求解。对于潜在熔化区域和未发生熔化的区域，分别采用物质点和有限元离散，结合了两者在求解材料特大变形和小变形问题上的各自优势，能够在保证计算精度的前提下有效提升计算效率。数值算例表明了本文算法的热-流-固多场耦合计算精度、相比于已有算法的高效性以及物质点和有限元离散区域界面处温度和应力的连续性。本文工作为金属增材制造过程多物理场耦合问题提供了一种高效的数值模拟方法。

 扫描策略对增材制造
     钛铝异质合金组织性能影响

贺晨1李家栋2孙晨1赵宇辉1赵吉宾1王志国1何振丰1
1.中国科学院沈阳自动化研究所工艺装备与智能机器人研究室2.东北大学材料科学与工程学院

实现物性差异大钛-铝异质合金复合增材制造，对高比强度钛-铝复合结构在航空重大装备上应用具有重要意义。本文以AlTiVNbSi高熵合金为中间过渡层，采用激光熔化沉积制备了Ti-Al异质合金复合试样，基于金相显微镜（OM）、扫描电子显微镜（SEM）、显微硬度、室温拉伸等方法，研究了扫描策略对Ti-Al异质界面区组织性能的影响规律。结果表明：扫描策略优化可以显著改善异质界面区的结合情况，与带状扫描策略相比，环状扫描获得的微观组织细小、致密且晶粒生长方向杂乱多变；其界面层厚度约为10μm，比带状扫描下界面层厚度减薄了50%；同时，界面结合区的抗拉强度也明显提高，最高抗拉强度约为235MPa，提高了约20.5%，拉伸试样断裂位置发生在钛合金与高熵合金界面处。

 基于声音识别技术的
     增材制造过程质量预测技术研究

丁远强
广西轻工技师学院

针对增材制造过程质量不稳定的问题，提出一种基于声音识别技术的增材制造过程质量预测（Sound Recognitionbased Additive Manufacturing Process Quality Prediction,SRAM-PQP）方法。该方法通过音频信号预处理、声音特征提取、机器学习模型训练，实现增材制造零件缺陷的精准预测。实证结果表明，SRAM-PQP方法的预测准确率达96.67%,F1值达96.75%，对不同缺陷类型均展现出良好的预测性能。

 铝合金粉末雾化过程数值模拟及实验研究

刘英杰1,2,3胡强1,2,3赵新明2,3张少明3
1.有研粉末新材料股份有限公司金属粉体材料产业技术研究院2.有研增材技术有限公司3.北京有色金属研究总院

采用数值模拟和实验验证相结合的方法研究铝合金粉末雾化过程，系统地对熔体在不同盘形表面铺展运动特性和熔体薄液膜的破碎规律，以及破碎后形成液滴的飞行冷却情况进行研究，结果表明：球形盘表面液膜相对于盘面的滑移更小，液膜铺展得更均匀，盘面的传热更稳定，相同工况下球形盘连续液膜边界直径相比增加了约40%，最大液膜速度增加约19%，雾化液滴中位径D50减小约12.3%，液滴粒径分布更为集中，对粉末粒径及粒度分布的控制更高效。

 基于选区激光熔化的多孔结构工艺性能研究

甘艺良1伊明扬1叶焰杰2曾达1陈靖1马腾1
1.大博医疗科技股份有限公司基础研究院2.厦门医疗器械研发检测中心有限公司力学实验室

增材制造(3D打印)作为一种先进成型技术，在复杂多孔结构制造领域具有天然的优势。为研究3D打印成型多孔结构的工艺-性能规律，基于Ti-6Al-4V合金(TC4)材料及选区激光熔化(SLM)的3D打印方式成型多孔结构，通过正交实验设计的方法，选取SLM选区激光熔化工艺参数包括激光功率、扫描速度、搭接距离为试验因素，利用极差及方差分析，研究不同工艺因素对金属选区激光熔化(SLM)3D打印多孔样件的力学性能影响规律及相关因素对不同性能指标的影响程度。最终利用线性回归方程拟合的方式，获得相关因素与性能指标的线性回归方程关系，通过回归关系方程预测最优性能组合的理论性能值并与实际测试值进行比对，理论值与实际值匹配良好，证明了通过正交实验方法建立因素条件与性能的函数映射关系并对SLM成型多孔结构进行性能预测的可行性和准确性。

 3D打印C-PEEK的
     仿生结构设计和力学行为分析

邵剑锋1巢昺轩1马思齐2李权洪2王美荣3宋晓国3何培刚2
1.昌河飞机工业(集团)有限责任公司2.哈尔滨工业大学材料学院特种陶瓷研究所3.哈尔滨工业大学材料结构精密焊接与连接全国重点实验室

为了分析3D打印碳纤维增强聚醚醚酮（C-PEEK）复合材料的力学行为，探索最优工艺参数进行仿生结构设计，研究了碳纤维含量、打印喷头温度、平台温度、切片层厚度、打印速度、填充度、填充直线角度、填充形状、热处理温度及保温时间等多个工艺参数下，3D打印C-PEEK的力学性能演化规律。结果表明：含10 wt.%碳纤维的C-PEEK拉伸性能最好，并且最佳的3D打印参数为：打印喷头温度440℃、平台温度130℃、切片厚度0.2mm、填充度100%、90°直线填充、打印速度40mm/s、保温腔90℃。此外，根据最佳3D打印参数设计兼具蜂窝多孔和Bouligand旋转夹层的仿生结构，开展抗压强度测试并进行压溃行为分析，发现当层间旋角为30°时对应的蜂窝-Bouligand仿生结构的抗压强度可达24.1 MPa，且具有优异的非灾难性断裂特征。

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根据3D科学谷的市场洞察，国内近期关于多孔结构在多尺度等几何拓扑优化、力学行为、吸能特性以及特殊性能（如负泊松比）设计方面的最新研究进展，对于航空航天、信息电子等领域的应用具有重要意义。

本期，通过节选近期国内在点阵多孔材料方面的实践与研究的多个闪光点，3D科学谷与谷友一起来领略的这一领域的研究近况。

“ 3D Science Valley 白皮书 图文解析

”

3D科学谷洞察

“ 增材制造点阵多孔结构的发展趋势指向了更复杂和多样化的几何形状制造，点阵结构的性能优化、新型金属材料体系的开发以及多孔材料的定向化合成。这些进展为多孔结构在航空航天、电子、生物医学、能源环境等领域的应用提供了新的可能性。”

 面向散热性能的多孔结构
     多尺度等几何拓扑优化

黄明喆1,2肖蜜1,2刘喜亮1,2沙伟1,2周冕1,2高亮1,2
1.华中科技大学国家智能设计与数控技术创新中心2. 华中科技大学智能制造装备与技术全国重点实验室

摘要：

多孔结构具有轻质、散热快等特点，在航空航天、信息电子等领域应用广泛，提出了一种面向散热性能的多孔结构多尺度等几何拓扑优化方法。在微观尺度，采用水平集函数描述三周期极小曲面点阵的几何构型，构建了Kriging元模型，预测点阵的宏观等效热学属性，从而降低计算成本；在宏观尺度，以最小散热柔度为目标，建立了多孔结构的多尺度拓扑优化模型，引入等几何分析提高了结构性能分析的计算精度，结合等几何映射技术开展了非规则几何结构的多尺度拓扑优化设计，避免了非规则设计域中点阵裁剪导致的几何特征缺损等问题；最后，通过数值算例验证了所提出方法的有效性。

结果表明，提出方法可实现非规则几何结构的散热性能优化设计，优化得到的轻质梯度多孔结构具有较好的散热性能，在实际工程中具有广阔的应用前景。

 基于MJF的极小曲面
     结构力学行为及吸能特性研究

肖江海、侯俊玲、李群
机械结构强度与振动国家重点实验室、西安交通大学航天航空学院

摘要：

极小曲面结构是一种表面连续光滑的曲面多孔结构，具有低密度、高强度以及优良的减震吸能等特性，在航空航天、汽车工业、机械装备等领域的结构轻量化设计方面，具有广泛的应用前景。

本课题采用多射流熔融（MultiJet Fusion，MJF）增材制造技术，结合参数化建模方法，以尼龙PA12为原料制备了体积分数同为20%的3种极小曲面多孔结构（G曲面、P曲面、D曲面）。利用准静态压缩试验和数值模拟，分析了不同极小曲面结构的力学响应和吸能特性。

研究发现：在力学响应方面，3种极小曲面的平台名义应力分别为4.0MPa、2.1MPa和4.75MPa，明显高于相同体积分数下BCC点阵结构的平台名义应力（2.0MPa），具有更好的承载能力；在吸能方面，G曲面、P曲面和D曲面的单位体积吸能量近似可达BCC点阵结构的7倍、4倍、8倍。综上所述，与传统BCC点阵结构相比，MJF增材制造工艺制备的极小曲面结构能够更好的分散压力，减少应力集中，表现出优异的力学性能和吸能特性，具有非常好的应用前景。

 射流熔融3D打印
     桁架点阵结构的力学性能研究

王轩玉1李楠1,2乌日开西·艾依提1贾儒1
1.新疆大学机械工程学院2. 东莞理工学院

摘要：

通过组合叠加方法设计了七种桁架胞元构型，并采用射流熔融(Multi Jet Fusion, MJF)3D打印技术制备具有相同孔隙率的点阵结构试样，通过单轴压缩实验和有限元模拟，分析不同点阵结构的力学性能、变形模式及吸能能力。研究发现，七种结构在压缩过程中都经历了线弹性阶段、平台应力阶段和致密化阶段，其中以弯曲为主导型的SBO型点阵结构变形过程相对平稳，其平台应力(σpl=2.76 MPa)和平台应变区间长度(23%～72%)高于其他点阵结构，累积吸能值达到702 J/mm3,表现出优异的力学性能和吸能能力。

 结构参数对选区激光熔化成形
     AlSi10Mg金刚石点阵结构拉伸性能的影响

吴鸿飞、王国伟、沈显峰、杨家林、王晨光、陈金明
中国工程物理研究院机械制造工艺研究所

摘要：

选区激光熔化制备金属点阵结构由于具有结构设计自由度大、成形零件具有轻量化、缓冲吸震、隔热散热等优势在航空航天等领域具有广泛的工程应用前景。随着应用的不断拓展，对点阵结构的拉伸性能也提出了要求。通过有限元模拟，研究了金刚石单元结构参数对Al Si10Mg点阵结构拉伸性能的影响，并进行了试验验证。

结果表明：所设计的点阵结构成形效果较好，具有稳定的力学性能；支杆杆径和孔隙率对点阵结构抗拉强度存在显著影响；随着支杆长径比的减小，点阵结构应力集中区域由节点处向支杆中间位置移动，长径比在1.4左右时点阵结构具有较为均匀的应力分布；在点阵结构外层包裹薄壳结构，可使点阵结构整体应力分布更为均匀。试验与仿真结果相吻合，可通过有限元方法对点阵结构的拉伸性能和变形失效方式进行有效预测。

 增材制造自支撑点阵-实体
     复合结构拓扑优化方法

云峰1,2王有治1,2宋娇1,2耿磊1,2张乘虎3刘继凯3
1.内燃机可靠性国家重点实验室2. 潍柴动力股份有限公司3. 山东大学机械工程学院

摘要：

随着先进设计概念和增材制造技术的发展与革新，多尺度结构的设计及制造在学术界被广泛研究。点阵-实体复合结构兼具轻量化、高性能、多功能属性，展现了巨大的应用前景和科研价值。为此，提出了一种增材制造自支撑点阵-实体复合结构拓扑优化方法，通过建立一套创新的层级材料插值模型，分别定义了自支撑单元密度和单元内点阵单胞-实体材料的相对密度。

其中，对自支撑单元密度进行增材制造滤波以实现结构的增材制造自支撑特性，利用计算均化方法及多项式插值，对点阵单胞-实体材料的等效刚度进行了点阵域-实体域统一插值，以此实现优化过程点阵-实体的无缝双向切换。

最后，通过数值计算案例对所建立算法的有效性和先进性进行了论证，结果表明，自支撑的点阵-实体复合结构在力学承载能力上优于传统的单一尺度自支撑拓扑优化结果。

 不连续十字型
     点阵夹层结构的隔声性能

杨青苗1王文胜1,2,3张云豪1
1.河南科技大学工程力学系2. 机械装备先进制造河南省协同创新中心3. 工业装备结构分析国家重点实验室

摘要：

点阵夹层结构具有低密度、高比强度、高比刚度等优异特性，其基本周期单元之间存在较大的空间，具有很好的流通性，因此在隔声、降噪、传热、抗冲击和吸能等方面有很大的潜力。

本课题针对不连续十字型点阵夹层板单胞结构开展隔声性能分析，应用理论分析与数值模拟的方法绘制传声损失曲线，结合该结构在周期性边界条件下的振动特性对曲线进行分析，同时研究几何尺寸和材料参数对不连续十字型点阵夹层板结构隔声特性的影响，简要总结参数改变引起传声损失曲线变化的规律，研究结果可为工程实际中隔声结构的选择提供参考。

 增材制造三维微点阵材料
     力学性能表征与细观优化设计研究进展

肖李军、李实、冯根柱、石高泉、宋卫东
北京理工大学爆炸科学与技术国家重点实验室

摘要：

三维微点阵材料是一种由复杂拓扑胞元周期性排列构成的超轻质结构材料，兼具极低的密度、优越的力学特性和良好的能量吸收等性能，是满足轻量化、抗冲击和多功能集成需求的重要新型战略材料.增材制造技术的快速发展，为三维微点阵材料的制备和优化设计带来了便利的条件，二者的结合为航空航天、轨道交通以及武器装备等领域实现防护结构轻量化和多功能一体化提供了新思路.为阐明增材制造三维微点阵材料的动态力学特性与变形失效机理，进一步开展材料多尺度优化设计，拓展增材制造微点阵材料在冲击防护等领域的应用，对增材制造三维微点阵材料力学行为与设计的研究成果进行了系统的综述和展望.依据增材制造三维微点阵材料的多尺度结构特征，分别评述了不同类型微点阵材料的宏观动力学响应与失效机制、细观性能表征与结构优化设计、微观组织特征与变形机理等方面的研究，展望了未来增材制造三维微点阵材料在冲击防护领域面临的问题和挑战.

 基于转移脉冲火花放电通道的
     金属悬垂结构无支撑熔丝增材成形研究

庄津1段晓明1杨海欧2杨晓冬1
1.哈尔滨工业大学机电工程学院2. 西北工业大学材料学院

摘要：

针对电弧熔丝增材制造过程中高水平热输入带来的成形过程不稳定、微观组织不精细以及拉伸强度较低等问题，提出了一种以脉冲火花放电通道为热源的新型金属增材制造方法，此法火花放电通道形成在エ具电极与金属丝材之间，之后膨胀并转移至工具电极和成形件之间，有效降低了成形过程中的热输入。通过将该法应用于悬垂结构的无支撑成形，以倾斜角为45°的单元杆为研究对象，研究了放电电流、脉冲宽度、脉冲间隔、送丝速度和扫描速度对成形精度和形貌的影响，进而成功实现了倾斜角为0°～90°细长杆及体心立方点阵结构的无支撑增材制造。

 梯度极小曲面
     点阵结构力学特性研究

杨磊1,2郑浩1张聪1闫春泽2
1.武汉理工大学交通与物流学院2. 华中科技大学材料科学与工程学院

摘要：

基于螺旋(Gyroid)型极小曲面点阵结构，设计包括两种线性渐变和两种矩阵渐变的四种梯度结构，通过实验及有限元分析方法分析了梯度设计对Gyroid型极小曲面点阵结构力学特性的影响．结果表明：通过激光选区熔化制备的样品致密度均在98%以上，具有极高的制备精度和可重复性；压缩实验表明四种梯度结构的变形过程一致，均是结构整体坍塌；与均匀结构对比，梯度结构的弹性模量提高了10%,10%-20%-10%梯度设计结构的累计能量吸收值最大．此外，对结构进行了有限元仿真，结果表明压缩过程中应力集中发生在转角处．

 基于球体堆积模型设计的
     多胞薄壁结构抗冲击性能研究

胡敬坤、徐鹏、范志强、谭晓丽、李耀宙
中北大学航空宇航院

摘要：

多胞薄壁结构具有优异的缓冲吸能特性被广泛应用于国防工业中的抗冲击结构设计，本文基于体心立方堆积模式的启发，对体心立方结构进行了一系列的改造增强(增加肋板、改变混合结构、改变连接管角度),通过实验和数值模拟研究了模型形态、模型壁厚、连接管角度、冲击速度对其能量吸收和变形模式的影响.

结果表明：在球体中心添加连接肋的结构及体心立方和简单立方相结合的结构其比吸能和平均压溃载荷相较于普通结构分别增长了24%～38%和71%～90%,改造的结构使其拥有更好的承载和能量吸收能力；结构中添加外层球壳结构可以阻碍连接管的破坏坍塌，从而获得更高的能量吸收效率，连接管的角度也会对结构的承载能力造成一定的影响；连接管角度较小时该结构的吸能特性较好，并且连接管吸能特性对速度的变化并不敏感，其他结构组件的吸能特性会随着速度的增大而增大.

 一种新的负泊松比
     吸能点阵结构设计

申文杰、叶红玲、田福威
北京工业大学材料与制造学部

摘要：

为了获得可实现负泊松比功能的吸能点阵结构,本文采用独立连续映射方法拓扑优化得到轻量化初始构型并结合星形结构设计了负泊松比吸能点阵结构,建立了点阵结构有限元模型并采用ABAQUS有限元软件对其压缩过程进行了数值仿真,分析了点阵结构的变形。随后与星形点阵结构在压缩性能上进行对比,包括压缩吸能性能与负泊松比特性。结果表明:所设计点阵结构拥有更高的吸能平台载荷和更大平台区间,同时兼顾负泊松比特性,但负泊松比效果有所牺牲。本文的研究为负泊松比吸能点阵结构优化设计提供了参考。

 点阵结构单元力学性能
     及在结构轻量化设计中的应用

申会鹏1,2张天宇1李行雨1韩春阳1郭家宝1
1.河南工业大学机电工程学院2. 河南省超硬磨料磨削装备重点实验室

摘要：

针对特定功能点阵结构实现结构轻量化设计的问题，提出了拓扑优化方法，设计了一种点阵结构单元构型。首先，从实际载荷工况特征出发，构建了初始设计模型，根据拓扑优化思想，设计出了符合力学性能特性的创新点阵结构单元谱；其次，采用有限元分析方法，获取了点阵结构单元的力学性能，提出了以比刚度为指标的单元性能评价方法，得到了点阵结构的力学性能规律；然后，建立了典型点阵结构单元比例试件，进行了力学实验分析，通过实验数据对比，对点阵结构单元性能规律的准确性进行了验证；最后，将点阵结构性能规律应用于汽车发动机连杆的结构轻量化设计中，通过分析汽车发动机连杆的载荷特征来匹配点阵结构单元谱，填充了相应的点阵结构。

研究结果表明：填充后的连杆体积减少了45%，而比刚度提高了90%，验证了点阵结构单元数据库的有效性和实用性。该点阵结构单元数据库能够为复杂零件的结构轻量化设计提供有力的科学依据。

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3D科学谷洞察

“AI技术可以加速个性化生物墨水的设计和生产，包括基于人工智能的虚拟染色技术，对细胞进行无损、快速的表征。AI技术可以加快具有个性化结构的打印模型的精确设计，包括使用CT和MRI等成像方式获取医学图像，进行3D建模以生成结构模型。AI技术有助于在正式打印过程之前离线设计最佳打印参数，并在正式打印过程中实时调整打印参数以保持对打印质量的控制。”

近几十年来，生物3D打印因其能够操纵生物材料和细胞以精确创建复杂结构的能力而引起了广泛的研究关注。然而，由于技术和成本限制，生物3D打印产品(BPP)从实验室到临床的临床转化受到设计个性化和生产规模扩大方面的挑战的阻碍。

最近，人工智能(AI)技术的新兴应用显著提高了生物打印的性能。然而，现有文献在方法论探索AI技术克服这些挑战以推动生物3D打印走向临床应用的潜力方面仍然不足。为此，来自清华大学的熊卓/方永聪/张婷课题组以质量源于设计(QbD)的理论框架为框架，提出了一种用于AI驱动的生物打印。QbD（Quality by Design）是一种质量控制体系，强调通过事前设计控制质量，被广泛用于制药业。其核心概念主要包括关键质量属性（CQA）、关键物料属性（CMA）、关键工艺参数（CPP）、设计空间（DS）、控制策略（CS）、风险评估（RA）。相关研究成果以“AI-driven 3D bioprinting for regenerative medicine: From bench to bedside”为题于2024年11月23日发表在《Bioactive Materials》上。

图1 人工智能驱动的3D生物打印QbD路线图，包含多尺度和多模态感知、数据驱动设计和在线过程控制，可用于生物墨水形成、模型结构、打印过程和功能调控四个关键要素

本文首先将QbD理论引入生物打印，然后总结AI在3D打印中的集成技术路线图，包括多尺度和多模态传感、数据驱动设计和在线过程控制。本文进一步阐述了人工智能在3D生物打印关键环节的具体应用，包括生物墨水配方、模型结构、打印过程和功能调控。最后，讨论了人工智能技术在进一步推进3D生物打印临床转化方面的当前前景和挑战。

1.AI驱动的生物3D打印QbD框架和路线图

生物3D打印包括四个关键要素：生物墨水配方、模型结构、打印过程和功能调控。每个要素由多个单元操作（UO）组成，其中可以集成AI驱动的QdD，例如生物墨水材料设计、微结构设计、打印过程控制以及功能表征和评估（图1）。

在生物打印中，每个UO集成各种传感器来捕获多模态数据，从而有助于获取对个性化设计和扩大生产至关重要的多尺度信息。感测过程通常包含三个连续阶段：（i）预感测，涉及对感测对象的预处理，例如组织切片制备和染色；（ii）感测，涉及利用各种传感器测量感测对象的特定属性并生成相应的传感器数据；以及（iii）后感测，涉及处理和分析收集到的传感器数据以得出定量感测结果，包括CQA，CMA和CPP。传统感测方法在精度，快速性，经济性，可重复性，安全性和可扩展性方面存在不足，从而阻碍了BPP的临床转化。作者将这些不足主要归因于以下三个关键因素：（1）“规模-深度-精度”矛盾（图2a）；（2）信息丰富度不足；（3）自动化程度低。人工智能技术，尤其是深度学习方法，为上述挑战提供了可行的解决方案。因此，在生物打印过程中，人工智能驱动的传感产生了全面的结果，涵盖了打印结构的设计和制造以及生化和形态功能等方面（图2b）。

图2 多尺度和多模式感知

随着模型精度（或问题复杂性）的提高，相关成本（如财务投入、时间和人力资源）也相应增加，而边际精度则逐渐降低（图3a）。目前，已经出现了四种建模范式，包括实验设计 (DoE)、理论、计算和数据驱动范式(图3a)。鉴于挑战的复杂性和成本限制，传统范式面临瓶颈，正在向基于机器学习(ML)的数据驱动范式过渡。基于ML的数据驱动范式通常采用监督学习方法，可以简洁地定义为在输入指纹和输出属性之间构建可泛化的映射模型（图3b）。它主要包括三个关键步骤：指纹识别、训练、预测。

图3 数据驱动设计

作者提出了一种基于人工智能的通用在线过程控制流水线（图4a）。为了将CQA保持在高水平，通过多个传感器现场监测CQA、CMA和CPP，并根据合理的控制策略在线校正 CMA/CPP。同时确定了涉及上述过程的四大类人工智能模型：（i）CMA/CPP设计模型；（ii）CMA/CPP预测模型；（iii）CQA/过程预测模型；（iv）控制策略。

在设计阶段，离线数字孪生模型能够在数字世界中快速执行大量虚拟实验。因此，CMA/CPP的设计和优化可以通过更少的实际实验完成，从而降低成本和风险。在生产阶段，在线数字孪生模型通过监控数据和控制命令与实际生产过程相联系，旨在提高生产效率和质量（图4b）。通过在数字世界中模拟过程演变并预测其结果，可以加深对过程的全面理解，从而促进过程的持续改进。

图4 在线过程控制

2.人工智能驱动的生物墨水配方方法

生物墨水作为生物3D打印的主要元素，是保证BPP免疫、组织和功能特异性的重要基础。生物墨水通常包含细胞和生物材料。AI技术可以应用于这些过程中的每个UO，以加速BPP个性化生物墨水的设计和生产（图5a）。

基于人工智能的虚拟染色技术提供了一种解决方案，可以对采样细胞进行无损、快速的表征。该技术已应用于各种器官，如肝脏、肾脏、胃和肺。监督学习（使用配对图像进行训练）或无监督学习方法（使用非配对图像进行训练）可以实现两类任务：（i）从未染色样本的原始图像生成染色图像，从而避免耗费细胞的染色程序；（ii）从基本染色图像生成多样而复杂的染色图像，从而通过单一染色过程表征多种特性（图5）。

图5 人工智能驱动的生物墨水配方方法

3.人工智能驱动的模型结构方法

在确定生物墨水配方后，另一个关键要素是打印模型结构的设计。由于BPP的组织、结构和功能特异性，打印模型的结构需要个性化设计以满足性能要求。设计打印模型的典型过程包括以下步骤：首先，使用CT和MRI等成像方式获取患者目标器官/组织的医学图像；其次，基于这些医学图像进行3D建模以生成宏观结构模型；最后，设计内部微观结构。AI技术可以应用于这些过程中的每个UO，以加快具有个性化结构的打印模型的精确设计（图6）。

图6 人工智能驱动的模型结构方法

4.人工智能驱动的印刷过程方法

在获得打印模型后，打印工艺要素需要在确保细胞活力的同时精确制造设计的多尺度结构。为了提高打印质量，应在正式打印过程之前离线设计最佳打印参数；随后，在正式打印过程中，需要实时调整打印参数以保持对打印质量的控制。作者将相应的案例展示在图7中。

图7 人工智能驱动的印刷流程方法

5.人工智能驱动的功能调节方法

完成高质量结构的打印后，最后一个要素是对打印结构的功能调控。首先，成熟条件的设计对于功能化打印结构至关重要，从而将其转化为具有所需生物功能的BPP。随后，对于功能化的体外模型和体内植入物，使用非破坏性检测方法表征和评估其生物功能，以促进药物筛选、病理/药理学研究和临床功能评估等应用。同时，作者给出了相应示例展示在图8中。

图8 人工智能驱动的功能调节方法

最后，作者指出了生物3D打印中AI技术的未来方向，包括构建自然器官的流程；闭环主动学习流程以及蛮力学习、主动学习和混合学习的“精度成本”图景。

图9 生物打印中AI技术的未来方向

展望未来，人工智能与自动化的整合有望超越离散的UO，涵盖整个流程（图10）。基于人工智能的系统设计方法将统一各种对象的设计，包括生物墨水、打印模型、打印参数和成熟条件。这种集成方法将有效地考虑它们对不同属性的相互依赖影响。此外，基于人工智能的智能工厂的建立，将通过工业云、数字孪生等先进技术，实现对物质流和信息流的高效管理，实现临床诊断、原材料制备、模型设计、3D打印制造、疗效评估等全生命周期质量管理。

图10 全流程集成自动化示意图

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https://doi.org/10.1016/j.bioactmat.2024.11.021

来源
EFL l

清华大学-熊卓、方永聪、张婷《Bioact. Mater.》综述：AI与生物3D打印

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3D科学谷洞察

“机器学习被应用于增材制造材料性能预测和优化设计，可以利用大量的实验数据和算法预测材料性能并识别与其相关的结构特征，指导设计新材料的化学成分和微观结构，通过优化合金成分，可以提高钢材的可淬性，实现无热处理后的高强度。”

材料、结构、工艺和性能是提升增材制造（AM）加工部件多功能性的关键方面。因此，增材制造用新材料的蓬勃发展对于推动增材制造技术的成熟度和可持续性至关重要。

现有的用于增材制造的商用金属粉末是针对传统加工工艺路线（例如铸造、热等静压、放电等离子烧结等）进行设计和优化的，可能并非最适合增材制造，而且，经增材制造加工的商用金属材料大多需要进行后续热处理（PHT）才能获得良好的性能，这会消耗能源并排放二氧化碳。冶金行业是温室气体的最大排放源之一，其中热处理占据了相当大的比重。因此，进行可持续的合金设计以省去后续热处理是制造“绿色”金属材料的一个良好策略。

【成果速览】

现有的用于激光增材制造（LAM）的商用粉末是为需要后续热处理（PHT）的传统制造方法而设计的。激光增材制造独特的循环热历程会在沉积过程中对材料产生本征热处理（IHT），这为开发适用于激光增材制造的新型材料提供了契机。

本项工作中，新加坡制造技术研究院谭超林以及香港城市大学杨涛教授等人借助机器学习制备了一种新型Fe-Ni-Ti-Al马氏体时效钢，以利用本征热处理效应，在激光增材制造过程中无需后续热处理就能原位形成大量析出物。钢中快速的析出动力学、定制的间歇沉积策略以及本征热处理效应，有助于通过在高密度位错上异质形核，在马氏体基体中原位析出Ni₃Ti。

所制造的钢抗拉强度达到1538MPa，均匀伸长率为8.1%，优于众多经激光增材制造加工后的高强度钢。 在当前主流的非原位4D打印中，三维打印结构随时间变化的演变（即性能或功能变化）是在部件成型之后发生的。

该项工作着重强调了通过将与时间相关的析出强化与三维几何形状塑造同步整合实现的原位4D打印，这种方式展现出了较高的能源效率和可持续性。 本研究结果通过对本征热处理与材料相互作用的理解和利用，为开发适用于激光增材制造的定制材料提供了新思路。

相关成果以「Machine Learning Customized Novel Material for Energy-Efficient 4D Printing」为题刊登在Advanced Science上。

图1. 机器学习（ML）辅助Fe-Ni-Ti-Al新型马氏体时效钢（NMS）成分设计原理图。

图2. 用于拉弗斯相（Laves phase）和Ni₃Ti析出物替代建模的不同机器学习模型在以下方面的性能对比：a 决定系数以及b 平均绝对误差（MAE）。将真实数据与随机森林（RF）回归模型针对c 拉弗斯相和d Ni₃Ti析出物预测所给出的预测数据点进行绘图对比，结果表明在已知合金成分的情况下，该模型在预测相含量方面具有很强的能力。

图3. 概述了定制Fe-Ni-Ti-Al纳米材料的加工学习定制粉末、LDED工艺和力学性能。

图4. 粉末和LDED处理NMS的ILP沉积策略的微观结构分析。

图5. a 示意图展示了原位激光增材制造（ILP）样品中微柱的位置。bc 分别为从白色（微柱 1）和黑色（微柱 2）区域提取的微柱的形貌。d 取自原位激光增材制造样品（白色和黑色区域）以及原始粉末的微柱的压缩应力-应变曲线。ef 分别为粉末和黑色区域微柱的断口形貌。g 本项工作中4D打印纳米复合马氏体时效钢（NMS）的拉伸性能与众多经增材制造加工的高强度钢（均为成型态）的拉伸性能对比。

 【结论展望】

总之，这项工作借助机器学习定制了一种新型马氏体时效钢，使得在激光直接能量沉积（LDED）过程中无需后续热处理（PHT）就能原位形成析出物。

原位激光增材制造（ILP）沉积策略促进了带有高密度位错的马氏体基体的形成，并构建出一种层级化的双相结构。材料快速的析出动力学以及激光直接能量沉积所特有的本征热处理（IHT）效应促进了大量纳米级Ni₃Ti的原位析出。

通过微柱压缩试验评估的局部力学性能表明，与原料粉末相比，原位形成的Ni₃Ti析出物增强了经激光直接能量沉积加工的纳米复合马氏体时效钢（NMS）的强度。所制造出的纳米复合马氏体时效钢抗拉强度达到约1.54GPa，均匀伸长率为8.1%，优于众多经增材制造（AM）加工后的高强度钢。

这项工作凸显了利用激光增材制造独特热历程来开发高性能金属的潜在方法，从而进一步推动开发出功能更优、可持续性更好的适用于增材制造的新材料。

来源
材料设计 l

Adv. Sci.｜新加坡科技局&港城大杨涛：4D打印马氏体时效钢！

链接
https://doi.org/10.1002/advs.202206607

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▲论文链接：https://doi.org/10.1002/adma.202209812

3D科学谷洞察

“微型机器人可以在生物流体中导航，并执行广泛的生物医学任务，如显微外科手术、药物输送、生物靶标的分离、生物传感和在单个活细胞内进行操作。微型机器人在生物流体或组织中的运动增加了它们的停留时间，并可进一步增强靶向药物递送。微型机器人在生物医学领域，如药物输送、显微外科手术、成像和监测、组织工程等应用前景广阔。3D打印技术的进步使得这些机器人能够更精准地执行复杂的生物医学任务。”

本研究由德国斯图加特的马克斯·普朗克智能系统研究所的Yun-Woo Lee及其所在团队主导，研究成果发表在《Advanced Materials》期刊上。该论文的主题是开发一种多功能的3D打印水凝胶微型机器人，灵感来源于花粉颗粒，旨在实现按需锚定和货物输送的功能。

随着医学技术的不断进步，微型机器人在靶向药物输送和治疗难以到达的深部病灶方面展现出巨大的潜力。然而，现有的无线微型机器人在生物体内的操作受到多种因素的限制，包括生物组织的复杂性和生物流体环境的多样性。为了克服这些挑战，研究者们提出了一种新型的多功能微型机器人，采用了三种不同的水凝胶材料，分别是嵌入铁铂（FePt）纳米颗粒的五元醇三丙烯酸酯（PETA）、聚N-异丙基丙烯酰胺（pNIPAM）和聚N-异丙基丙烯酰胺-丙烯酸（pNIPAM-AAc）。每种材料都具有特定的功能：PETA用于响应磁场以实现表面滚动和转向，pNIPAM用于温度响应以实现按需表面附着，而pNIPAM-AAc则用于pH响应的货物释放。

在研究过程中，研究团队采用了双光子聚合的3D微打印技术，利用Nanoscribe设备Photonic Professional GT制造出这些微型机器人。通过这种先进的打印技术，研究者们能够精确控制微型机器人的结构和功能，使其能够在生物环境中独立执行多种任务。具体而言，MPH机器人在温度升高时，外壳的pNIPAM材料会收缩，暴露出内部的刺状结构，从而实现对生物组织的可控附着。这种设计不仅提高了微型机器人的附着能力，还使其能够在生物体内灵活移动。

在实验中，研究者们对MPH机器人的附着性能进行了评估，发现其在生物流体环境中能够有效抵抗外部干扰，保持稳定的附着力。通过COMSOL模拟，研究团队估算了微型机器人在生物通道内的升力和阻力，结果表明，MPH机器人在生物通道内的运动速度远低于通道中心的流速，这使得其在附着时能够有效抵抗流体的干扰。此外，研究还表明，MPH机器人的刺状结构在与生物组织接触时，能够提供显著的附着力和摩擦力，尤其是在软生物组织表面，表现出优异的附着性能。

为了实现按需药物释放，研究者们在MPH机器人的内部结构中引入了pH响应性材料pNIPAM-AAc。通过调节pH值，研究者们能够控制药物的释放速度和释放量，进而实现精准的药物输送。这一创新的药物释放机制使得MPH机器人在靶向治疗中具有更高的灵活性和有效性。

总的来说，本研究展示了一种新型的多功能水凝胶微型机器人，具有独特的设计和多样的功能，能够在复杂的生物环境中执行多种任务。通过将不同的刺激响应机制解耦，研究者们成功地实现了微型机器人的运动、附着和药物释放功能的独立控制。这一研究不仅为未来的医疗微型机器人设计提供了新的思路，也为实现更复杂的生物医学应用奠定了基础。随着技术的不断进步，未来的研究可以进一步探索如何优化这些微型机器人的性能，以满足更广泛的临床需求。

相关文献及图片出处
https://doi.org/10.1002/adma.202209812

来源
MNTech微纳导航 l 多功能水凝胶微型机器人：基于花粉颗粒的3D打印技术在靶向药物输送中的应用

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以下文章来源于材料学网 ，作者材料学网

3D科学谷洞察

“通过LDED技术制备的高强度钛合金，可以通过优化工艺参数，进一步细化枝晶，并采用适当的热处理工艺，使显微组织更有针对性，从而提高其性能。

高位错密度可以提高材料的强度和韧性。位错能够阻碍其他位错的运动，从而增加材料的抗变形能力。然而，过高的位错密度也会影响材料的塑性，因为位错之间的相互作用会使得材料难以变形。”

导读：增材制造的高强钛合金由于时效处理形成的组织不同，通常具有与变形合金相同的强度和较低的塑性。为了研究这些组织的形成机理，北京航空航天大学汤海波研究团队分别采用激光直接能量沉积（LDED）和锻造法制备了超高强度钛合金TB18(Ti-4.2Al-5V-5Cr-5Mo-1Nb)，并对其时效行为和组织进行了深入的表征和比较。结果表明，时效过程中，LDEDed合金的析出时间比变形合金早1 ~ 2 h，析出物主要在网状亚晶界处形成。由于网状结构的抑制作用，在亚晶粒内部形成了细小的短杆α条。LDEDed合金的亚晶界是由于富含Cr和O原子的枝晶间区局部变形和恢复而产生的，在固溶处理中表现出与变形合金不同的高热稳定性。这些晶界的位错密度比晶内区的位错密度高几倍，在时效早期促进了2型取向α板条的优先析出。在时效合金的拉伸试验中，LDEDed合金的位错在α/β界面处堆积，引起应力集中，破坏了合金的塑性。

图1所示。(a) led工艺示意图；(b)堆积的大块；(c)不同时效时间的热处理制度示意图。

表1。TB18粉末、LDEDed和锻件的化学成分。

高强度钛合金以其超高的比强度和良好的耐腐蚀性，广泛应用于航空航天、船舶、体育、医疗等领域。高疲劳性能和宽使用温度范围也使其在某些领域成为高强钢的替代品之一。先进工业对设备的轻量化、整体性不断提出要求。传统的材料制备方法，如铸造或锻造，面临着成本增加和生产周期长的困难。相比之下，增材制造采用逐层叠加的方法，将材料制备与成形相结合，成为制造高效率、柔性部件的主要方法之一。因此，在过去的几十年里，增材制造钛合金受到了越来越多的关注。增材制造在形成广泛使用的α+β双相钛合金（如Ti-6Al-4V， Ti-6.5Al-3.5Mo-1.5Zr-0.3Si等）方面取得了与传统变形合金相当或部分超过的优异性能。然而，对于一般为重合金化近β钛合金的高强度钛合金，增材制造的零件仍然面临着的强度塑性匹配问题。

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”

增材制造钛合金通常表现出比变形合金更高的强度和略低的塑性，这使得高强度钛合金中强度塑性权衡的矛盾更加突出。这主要是由于两种方法制备的合金的显微组织不同。变形合金在再结晶后往往具有细小的等轴晶粒，具有双峰或篮织组织。增材制造的高强钛合金通常含有大量等轴晶粒和细小的柱状晶粒，具有篮织组织。为了解决这一问题，一些学者开发了具有相变诱发塑性TWIP/TRIP和多尺度纳米孪晶等新型强化机制的合金，为高强度钛合金的设计开辟了新的途径。TWIP/TRIP机制最初是由F. Sun等人于2010年在Ti- 12mo合金中发现的，后来被扩展到更广泛的合金中，特别是在Ti和Zr体系中。该合金在拉伸试验中表现出优异的强度和塑性，主要是由于{3 3 2} <113> 和 {1 1 2}<111>机械孪晶的形成和新相（ω和马氏体α”）的形成，有效地克服了常规合金的强度-应力权衡问题。近年来，在压缩试验中，初级马氏体的连续分层孪晶和微观和纳米尺度上的分层非均质组织特征有助于将高强度、大延展性和增强的应变硬化能力很好地结合在一起。在直接能量沉积（DED）过程中，析出的细小α相（β-C、Ti5553）强化的传统高强钛合金，由于析出的β稳定元素（Cr、Mo、Fe）浓度高，偏析能力大，扩散系数低，即使在超快速凝固过程中也会形成枝晶偏析，对合金的组织有一定影响。在时效过程中，合金的晶粒形态和微观偏析都会影响α板条的形成。α板条的尺寸和形貌被认为是影响高强钛合金强度塑性匹配的重要因素，研究人员对α板条的尺寸和形貌进行了研究。高强钛合金中的α相主要在时效处理过程中形成，通过调整时效处理的温度、时间和步骤可以获得不同形貌和尺寸的α相。因此，研究增材制造高强钛合金中α相的时效动力学行为，对于深入认识和解决其强度塑性匹配问题具有重要意义。

目前调节钛合金α相形貌和尺寸的方法有热处理、微合金化和外场辅助。

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”

其中，热处理是研究最广泛的。一般认为，具有连续光滑形貌的晶界α相（α gb）破坏了合金的塑性。Liu等通过炉内冷却热处理获得羽状晶界魏氏组织（αWGB），显著提高了激光增材制造Ti-55511合金的伸长率。在裁剪晶间αI和αGB方面，Deng等对选择性激光熔化制备的Ti55531合金进行了三种不同的热处理工艺，发现双相区退火+时效可以得到棒状的初级αp和细小的次级αS，达到良好的强塑性匹配。对于激光直接能量沉积（LDED）制备的合金，Ding等研究了四种不同热处理工艺下的显微组织和室温拉伸性能，发现亚临界β退火+时效处理（SBA-A）获得了由αWGB包围的片状αp和细小αs，表现出优于双相区退火+时效和反复亚临界β加热和冷却[7]处理的合金的性能。Bermingham等人通过在两种温度下连续时效，在钢丝和电弧添加剂制造的(WAAMed) β – c合金中获得了细小而致密的α析出物，抗压强度达到1600 MPa以上，塑性良好。在成分设计和改进方面，Cao等人在冷加工β – c合金中加入微量碳，形成带有αI的间歇性αGB和细小β晶粒，与无碳合金[8]相比，增强了合金的强度，但没有塑性损失。Zhang等人设计了一种高O、N元素含量的锻造高强钛合金，通过热处理得到αGB薄膜、网状αWGB和细小αI薄片，实现了极高强度和优异塑性的匹配。Li等人对Ti-4.5Al-6.5Mo-2Cr-2.6Nb-2Zr-2Sn-1V合金进行固溶时效处理，得到了强度塑性匹配良好的多尺度网状篮织组织。学者们通过多种手段获得了高强钛合金的各种显微组织，以实现良好的强塑性匹配，但对α析出行为的深入表征和相关机制的揭示尚不为所知，增材制造合金与锻造合金的时效析出差异尚不清楚。这对于深入认识高强钛合金微观组织形成机理，有效调控微观组织，开发新型显微组织具有重要意义。

一方面，目前对增材钛合金中α形成机理的研究主要集中在Ti-6Al-4V等α+β合金上。对变异选择的分析为深入了解这一机制提供了有效途径。总的来说，在单个β晶粒中形成的12种α变异体具有一定的晶体取向，考虑到它们之间的空间关系，它们的边界可分为5种类型。理论上认为各变异的概率相等，将某一特定变异或变异边界的分数与理论值的偏差定义为变异选择。Haghdadi等人报道了五种类型的边界在不同微观结构中与理论值的比例。Lu等人发现，4型和2型边界分别倾向于在柱状和等轴晶中形成。DeMott等人分析了α板条的分支和碰撞，阐明了篮织结构、针状结构和层状结构的变异选择行为。另一方面，对高强度钛合金α变异体的研究主要集中在的铸造和锻造制备的合金上。研究结果为填补增材制造高强钛合金老化性能的空白提供了参考和指导。

对于形变高强度钛合金的时效组织，除了经典的双峰组织外，还报道了综合力学性能优异的篮状组织，这有利于分析合金在两种不同制备方法下的时效析出行为。TB18 （Ti-4.2Al-5V-5Cr-5Mo-1Nb）是近年来开发的超高强度钛合金，极限强度可达1350 MPa。由于超高强度，该合金的强度-塑性权衡更为突出。与Ti-5553和Ti-17等典型高强度钛合金相比，Al含量较低，重β稳定元素含量较高，时效速度较慢，有利于观察时效行为。在先前的研究中发现，经过相同热处理后，LDEDed TB18合金的强度与变形合金相同，但塑性却远低于变形合金，这可能与α条的尺寸和形貌有关。两种合金的时效动力学行为也存在差异。这是一个有趣的现象，对于深入了解和有效控制增材制造高强度钛合金的显微组织以获得目标性能至关重要。

本文旨在揭示LDEDed TB18合金微观组织的形成机理。同时对变形TB18合金进行了对比研究。仔细研究了两种合金在时效过程中的析出行为。为了揭示不同组织的形成机理，对固溶处理合金进行了深入表征和分析。研究结果可为增材制造超高强度钛合金的组织调控和性能提高提供指导。

本文详细研究了LDEDed和变形TB18合金的显微组织、力学性能和时效行为的差异，并通过固溶处理和时效合金的表征揭示了其机理。主要结论是：

（1）LDEDed TB18合金时效过程中α的析出动力学比变形合金快1 ~ 2 h。在析出过程中，LDEDed合金中主要形成尺寸为10 ~ 20 μm的网状结构，随着析出的深入，孔隙内的区域逐渐致密化。在变形合金中，首先在晶界处析出，随后形成长αWGB。链式反应最终生成多尺度α条，并逐渐填满未沉淀区。

（2）两种合金的α条平均宽度相等，而变形合金的α条具有多尺度和更高的长径比。LDEDed合金时效1 h后强度达到较高，力学性能变化不大。而变形合金的力学性能随时效过程逐渐变化。

（3）LDEDed合金含有2型变晶界，与主要析出的细α网状相对应。变形合金的2型边界较少，3型和6型边界较多。变形合金中具有相似施密德因子的α条是孤立的，而变形合金中具有相似施密德因子的α条是片层状的。

（4）在固溶处理的LDEDed合金中，高密度位错以亚晶界的形式存在。这些边界富含Cr和O， Mo含量较低。在沉积早期，由于快速循环加热和冷却的剧烈变形和恢复，它们形成于枝晶间区。这种特性在溶液处理中保持，直到在1000℃下加热2小时。

（5）在LDEDed合金中，α条首先在亚晶界析出，这些α和2型取向的网状结构共同阻碍了新形成的α条的延伸。随着时效过程，β基体的组成和晶格畸变逐渐发生变化。在变形合金中，由于有较大的未析出区，初级α条充分生长，细α条填充了大α条之间的空隙。析出区和未析出区β相的晶格分别等于最终态和原始态。

(6）在时效合金的拉伸试验中，LDEDed合金的位错在α/β界面处堆积。变形后的合金中，α相和β相均出现位错，表明两相的配位变形使合金达到了良好的强度塑性匹配。

综上所述，两种合金的不同时效行为主要是由于固溶处理的LDEDed合金的网状亚晶界。通过优化工艺参数，进一步细化枝晶，减弱热冲击，并采用适当的热处理工艺，可以使LDEDEd高强度钛合金的显微组织更有针对性，从而提高其性能。

相关研究成果以“Abnormal aging behaviors induced by high-density dislocations for an ultra-high-strength titanium alloy prepared by laser-directed energy deposition”发表在Additive Manufacturing上。

链接
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2214860424006055

来源
材料学网 l

北京航空航天大学《AM》激光定向能沉积超高强度钛合金，高密度位错诱发异常时效行为

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“增材制造技术为Inconel 718合金的应用提供了新的可能性，通过精确控制制造过程和后处理工艺，可以实现复杂结构的高性能金属部件的直接制造，Inconel 718合金在极端温度应用中表现出色，如火箭发动机喷嘴、叶片、燃烧室、阀门、泵、热交换器等，通过精确控制热处理参数，可以优化微观组织，提高材料的性能，这对于传统的制造方法来说是一个巨大的进步。

根据研究, 优化Inconel 718合金增材制造薄壁构件的热处理工艺，需要综合考虑均质化温度、热处理时间、表面和内部缺陷的处理，以及应用连续损伤力学模型来预测和改善高温下的疲劳性能。通过这些策略，可以提高LPBF激光粉末床熔融增材制造的Inconel 718薄壁构件的高温疲劳抗力和可靠性。”

近年来，为实现关键构件的轻量化和结构-功能一体化，增材制造（Additive manufacturing，AM）技术已逐渐应用于制造具有薄壁、格栅、桁架、流道等复杂几何结构的构件。

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”

然而，厚度为几百微米到几毫米薄壁构件往往表现出力学性能随几何尺度的减小而显著变化的厚度效应（即薄壁效应），导致增材制造薄壁构件的服役可靠性评价无法完全遵循传统的设计准则。

如何定量描述薄壁构件疲劳性能的厚度效应，阐明其疲劳性能稳定性的构件尺寸边界条件，建立减轻薄壁构件疲劳性能厚度效应的有效策略，已成为AM技术应用领域亟待解决的关键问题。

近期，东北大学材料科学与工程学院张滨教授团队与中国科学院金属研究所、太行实验室合作，以激光粉末床熔融（Laser powder bed fusion，LPBF）成形Inconel718合金为研究对象，考察了薄壁试样厚度（0.25 mm~2.0 mm）和均匀化温度（1065℃和1100℃）对LPBF成形合金650℃下疲劳性能的影响。研究发现，具有相同微观组织尺度薄壁试样的疲劳寿命随着试样厚度与晶粒尺寸之比（t/d）的减小而缩短；1100℃均匀化处理的薄壁试样疲劳寿命高于1065℃处理的试样。

基于连续损伤力学及位错理论，建立了描述试样厚度与组织尺度对薄壁构件疲劳寿命耦合影响的理论模型，并据此获得了LPBF成形Inconel 718薄壁构件650℃疲劳寿命稳定性的t/d边界条件；同时，提出了通过调控热处理工艺有效减轻LPBF成形薄壁构件高温疲劳性能对构件尺寸敏感性的策略。

图1 激光增材制造Inconel718薄壁构件高温疲劳性能稳定性的尺寸边界条件及调控策略

相关研究以“Tailoring thickness debit for high-temperature fatigue resistance of Inconel 718 superalloy fabricated by laser powder bed fusion”为题，在International Journal of Plasticity 182 (2024) 104137上进行了详细报道。论文第一作者为东北大学博士研究生马涛，通讯作者为东北大学张滨教授、太行实验室雷力明研究员和中国科学院金属研究所张广平研究员。

本工作得到国家重点研发计划、国家自然科学基金项目和中国博士后科学基金博士后资助项目的资助。

来源
材料科学与工程 l

《Int J Plasticity》：激光增材制造高温合金高温疲劳性能厚度效应研究

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“ 机器视觉和机器学习算法就像3D打印设备的眼睛与大脑，赋能设计者与制造者更敏捷的设计与制造能力，赋予3D打印设备监测和控制打印质量的自进化智能制造属性，降低发生打印错误的风险。”

基于缺陷特征与机器学习的增材制造钛合金高周疲劳寿命预测

刘尧，高祥熙，朱思铫，何玉怀，许巍*
中国航发北京航空材料研究院，北京100095

近年来，增材制造技术不断提升，但增材制造件内部随机分布的缺陷仍难以完全避免。微小缺陷对疲劳性能的影响难以通过传统物理模型准确预测。随着缺陷特征复杂性和数据维度的增加，依赖于物理公式的模型预测变得愈发困难，尤其针对考虑气孔缺陷的增材制造材料高周疲劳寿命预测中，传统模型的适用性显著降低。这种局限性迫切需要引入基于数据驱动的机器学习方法，通过挖掘缺陷特征参数与疲劳性能间的潜在规律，为增材制造材料的疲劳寿命预测提供新的解决途径。

本团队在前期工作中，利用机器学习模型AutoGluon并基于大量的高周疲劳实测数据，对TC17钛合金的高周疲劳寿命进行了准确预测（见Engineering Fracture Mechanics, 2023, 289: 109485）。然而，针对增材制造材料，如何引入缺陷特征参数并基于有限数据实现相对准确的高周疲劳寿命预测仍是亟待解决的问题。鉴于此，本团队利用增材制造钛合金TA15的性能数据，进一步提出了一种基于机器学习并考虑缺陷特征参数的高周疲劳寿命预测方法，显著提升了疲劳寿命预测精度，为工程应用提供了重要参考。

本研究中的宏观数据主要包括抗拉强度、屈服强度、断口伸长率、断面收缩等拉伸性能参数以及疲劳性能参数；微观数据则来源于气孔缺陷疲劳源区提取的特征值，包括缺陷面积、缺陷等效直径，以及缺陷距试样边缘的有效距离。这些宏、微观数据共同构建了机器学习的数据集。

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”

本研究流程如图1所示。通过筛选与疲劳寿命高度相关的缺陷特征参数，构建包含这些特征参数的训练集，利用机器学习模型进行计算，最终获得疲劳寿命的预测结果。

图1 本研究中考虑缺陷特征的机器学习寿命预测方法流程图

图2 基于不同训练集的预测结果对比：（a）无缺陷特征参数的训练集预测结果；（b）包含缺陷特征参数的训练集预测结果

图2展示了缺陷特征对模型预测精度的影响程度。当训练集中不含缺陷特征参数时，机器学习模型对训练集的预测结果中，至少10个数据点明显超出±3倍误差带（见图2（a））。然而，当训练数据中引入缺陷特征参数后，仅有2个数据点超出±3倍误差带，大部分预测结果分布在±2倍误差带以内（见图2（b））。预测结果表明：考虑缺陷特征参数的机器学习模型显著提升了疲劳寿命预测精度，且考虑缺陷特征的预测S-N曲线与试验测得的S-N曲线的一致性良好（见图3）。

图3 考虑缺陷特征参数的预测S-N曲线与试验测得S-N曲线的对比，其中sd、ssd、id分别表示表面缺陷（surface defect），亚表面缺陷（subsurface defect）以及内部缺陷（internal defect）

本研究建立的考虑缺陷特征参数的机器学习模型不但揭示了缺陷特征对疲劳性能的影响规律，还显著提高了疲劳寿命预测精度，为考虑缺陷的疲劳寿命分析提供了新的研究途径，尤其为增材制造材料的设计优化与服役可靠性提升提供了技术支持。

上述研究发表在Engineering Fracture Mechanics, 2025, 314: 110676。第一作者为航材院的刘尧博士，后续研究仍在开展中. 通讯作者：wxu621@163.com（许巍研究员）。

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以下文章来源于中子科学实验室 ，作者武钰

根据3D科学谷的技术洞察，碳化物和纳米颗粒对不锈钢的影响是多方面的，它们可以显著改善某些性能，如硬度、强度和耐磨性，碳化物和纳米颗粒作为硬质相，能够显著提高不锈钢的硬度和强度。这些硬质相可以阻碍位错的运动，从而增强材料的强度，但也可能对耐蚀性和加工性产生不利影响。因此，通过精确控制这些相的形成和分布，可以优化不锈钢的性能，以满足特定的工程应用需求。

借助中子科学实验室的分享，本期，3D科学谷与谷友共同领略关于深入了解增材制造高合金钢中的一次碳化物和纳米颗粒的深入研究。这项研究提供了对增材制造高合金钢中碳化物和纳米颗粒形成与演变的深入理解，有助于优化材料的微观结构和性能。

3D科学谷洞察

“增材制造通过有效地控制碳化物和纳米颗粒在不锈钢中的分布，从而优化不锈钢的性能。这需要材料科学家和工程师对材料的微观结构和宏观性能之间关系有深入的理解，并能够精确控制制造过程中的各种参数。”

Acta Materialia 270 (2024) 119834
Published: 15 May 2024

增材制造技术凭借快速凝固与高温梯度条件，在高合金钢制备中展现出显著优势，能够显著优化材料性能。然而，现有研究主要集中于晶粒与亚晶粒结构对力学性能的影响，对析出相特别是纳米碳化物的研究较为有限。碳化物的尺寸、分布及化学组成在钢材强化中具有关键作用，而增材制造非平衡微观组织对析出相形成与演变的影响尚未系统揭示，亟需深入研究。

英国莱斯特大学Bo Chen教授团队结合TEM、APT和SANS等技术，探究增材制造高合金钢在热处理前后的成分和尺寸变化，用于研究析出相在材料强化中的作用。结果表明，大尺寸碳化物形成不连续网络，通过钉扎效应限制奥氏体化和回火时晶粒生长；回火诱导的纳米颗粒半径减小、体积分数增加，通过orowan旁路机制提高强度。该工作以《Insights into primary carbides and nanoparticles in an additively manufactured high-alloy steel》为题发表在国际顶级期刊《Acta Materialia》上。

 大尺寸碳化物的分布

对化学成分为 1.48C-10.34W-2.07Mo-5.08V-4.82Cr-7.98Co-0.58Si-0.23Mn（wt.%）的 S390 高合金钢进行奥氏体化和三重回火。

对于制造状态（图 1a和1b），碳化物分布在原奥氏体晶界处，形成不连续的网络。存在两种类型的碳化物：较亮的是富含 Mo、W 的 M2C/M6C 碳化物，较暗的是富含 V 的 MC 碳化物。奥氏体化后（图 1c和1d），碳化物网络消失，由离散的大颗粒取代。大多数颗粒位于多个晶粒的交界处；晶粒内部往往出现形状圆整、尺寸较小的碳化物。回火后（图1e、1f）出现大量细小的碳化物，且在晶粒内部分布比较均匀，交界处碳化物无变化。

▲图1. 显示钢基体中碳化物颗粒分布的BSE 显微照片：(a) 和 (b) 制造状态；(c) 和 (d) 奥氏体化状态；(e) 和 (f) 回火状态。

 纳米颗粒的成分和尺寸演变

制造状态下，存在富钒碳化物，钢基体和碳化物成分均匀。奥氏体化状态下，分析体积中的所有元素均呈现均匀分布，意味着纳米级富 V 碳化物颗粒在奥氏体化过程中溶解了。回火状态下，C、V、Mo 和 W 在整个分析体积中分散在离散区域中，表明在回火过程中形成了纳米颗粒，成分富 V 和Cr 。

▲图2. APT分析基质-碳化物界面上的邻近直方图：(a) 制造状态；(b) 奥氏体化状态；(c) 回火状态。

从三个状态样品获得的 SANS 结果如图 3a-3c 所示。每个图中均包含 Porod 定律的 q−4 图，以显示大于 150 nm 的较大颗粒的预期散射贡献。在制造状态下（图 3a），散射强度 I(q) 在低 q 下严格遵循 q−4，但在 q > 0.015 Å−1 时开始偏离 q−4。磁信号与核信号差异微小。在奥氏体状态下（图 3b），除了 q > 0.1 Å−1 的背底，在整个 q 范围内只有核信号遵循 q−4，表明核散射的主要贡献来自钢基体和散射颗粒之间的界面；当 q > 0.01 Å−1 时，磁信号表现出与 q−4的偏差。在回火状态下（图 3c），核强度图和磁强度图在 q > 0.02 Å−1都偏离了 Porod 定律。图3d为回火状态下的SANS拟合曲线。在制造状态下，Rm=7.60±2.02，fv=1.60±0.97%，在回火状态下，Rm=0.95±0.11，fv=2.32±1.31%。

▲图3. SANS 测量了 (a)–(c) 中三个状态样品的强度 I(q) 与 q 的关系，以及 (d) 中回火状态样品的拟合结果。

 强化机制

纳米颗粒的强度贡献可以通过使用颗粒剪切或 Orowan 绕过强化机制来评估，具体取决于沉淀物和移动位错之间的相互作用。对于与基体共格且尺寸小于临界值的析出相，位错在剪切机制下可以切穿析出相。当析出相尺寸超过临界值时，通常位错会通过颗粒之间开环的扩展绕过阻碍颗粒，即Orowan绕过机制。

要根据钢中析出相预测强度增量，必须首先确定其作用机制。绘制剪切（Δσmodulus+Δσcoherency）和Orowan绕过（ΔσOrowan）机制的强度增量和半径R的函数。图 4 显示了体积分数设置为 1% 时的预测强度增量。可以看出，剪切机制比 Orowan 机制大了近三个数量级。这意味着当前钢铁系统中的主要强化机制是Orowan绕过。通过计算，纳米颗粒引起的强度增量为 294 MPa 和 985 MPa，由于晶粒生长而导致的材料强度损失估计为 33-126 MPa，由纳米颗粒诱导的 Orowan 型强化机制补偿，该机制有助于强度增强 691 MPa。为此，析出强化被认为是使回火高合金钢具有前所未有的强度的主要机制。

▲图4. 通过考虑三种析出相的剪切和Orowan绕过机制预测强度增量。

来源
中子科学实验室 l

Acta Materialia：深入了解增材制造高合金钢中的一次碳化物和纳米颗粒

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3D科学谷洞察

“3D打印技术在微电极制造效率方面提供了显著的优势，包括成本降低、设计灵活性、快速迭代、无需后处理的直接制造、高导电性和生物相容性，以及微观结构设计的灵活性。这些优势共同推动了微电极制造技术的发展，为神经接口技术的进步提供了强有力的支持。”

这篇论文的研究内容由斯坦福大学的Nicholas A. Melosh及其团队完成，发表在《Advanced Science》期刊上。该研究探讨了一种新型的3D微电极阵列的制造方法，旨在解决传统平面微电极在与三维神经结构接口时所面临的挑战。

随着神经电子学和光遗传学的快速发展，科学家们能够同时记录和刺激数百个神经元的电活动。这一进展为研究运动控制、决策机制以及开发下一代神经假体（如通过解码高密度神经活动来改善语音假体性能）提供了可能。然而，现有的硅基微电子技术虽然在高时空分辨率下能够记录和调节神经活动，但其平面形式在针对三维神经结构时存在显著的局限性。传统的微电极阵列通常是平面的，难以有效地与三维分布的神经元相互作用。为了解决这一问题，研究者们尝试了多种方法，包括将互补金属氧化物半导体（CMOS）电路制造成可以插入神经组织的形状，或在CMOS阵列上生长硅或金属柱作为微电极。然而，这些技术往往缺乏灵活性和可定制性，无法满足不同神经群体的需求。

本研究提出了一种结合高分辨率3D打印（通过双光子聚合）和可扩展微制造技术的新方法，能够直接在平面微电子设备上制造出可穿透组织的3D微电极。这种方法允许研究人员根据需要定制电极的形状、高度和位置，从而精确定位分布在三维空间中的神经元群体。具体而言，研究团队开发了一种6600个微电极、35微米间距的组织穿透阵列，能够实现高保真、高分辨率的大规模视网膜记录。通过共聚焦显微镜，研究人员验证了微电极的精确放置，确保其能够有效地与视网膜神经节细胞（RGC）体相互作用，同时避免激活轴突束层。

在研究过程中，团队使用了Nanoscribe的设备Photonics GT进行2PP（双光子聚合）打印，这种技术允许以亚微米分辨率直接打印微电极结构。Nanoscribe的设备使得研究人员能够在硅基微电子设备上实现高密度、可定制的3D微电极阵列的制造。这一过程结合了2PP的高分辨率和微制造技术的可扩展性，消除了对单个电极进行顺序处理的需求，从而简化了制造流程。研究团队通过这种方法成功地将微电极阵列定制为能够有效地与视网膜中的RGC相互作用，确保微电极的高度和形状能够精确匹配目标神经元的分布。

研究结果表明，所开发的3D微电极阵列在与视网膜的接口中表现出色。通过电生理记录，研究人员能够获得高密度的神经活动数据，揭示了微电极阵列在高时空分辨率下的优越性能。与传统的平面电极阵列相比，穿透式微电极阵列显著减少了轴突干扰，提供了更清晰的神经信号。此外，研究还展示了微电极阵列在不同高度的定制能力，使其能够针对视网膜中不同层次的RGC进行有效记录。这一特性对于实现高分辨率的人工视觉至关重要，因为它能够精确激活RGC，从而重现自然的RGC神经编码。

本研究的成功为未来的神经接口技术提供了新的思路。研究团队认为，这种技术不仅可以应用于视网膜，还可以扩展到其他神经系统的部位，成为高空间分辨率下大规模神经接口的有力工具。未来，研究者们可能会结合电信号和化学信号，实现多模态神经接口，这将为药物筛选和神经疾病研究等领域开辟新的应用前景。此外，随着3D打印技术的不断进步，研究团队希望能够进一步提高微电极的制造效率和精度，以满足更复杂的神经接口需求。

其团队的研究为神经电子学的发展提供了重要的技术基础，展示了3D打印技术在生物电子学中的巨大潜力。随着技术的不断进步，未来的神经接口将更加灵活、高效，为神经科学研究和临床应用带来新的机遇。

来源
MNTech微纳领航 l

直接打印3D电极：实现大规模、高密度和可定制的神经接口

链接
https://doi.org/10.1002/advs.202408602

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